Rewolucja danych: Uwolnienie potęgi Big Data w branży kosmetycznej
Branża kosmetyczna
Branża kosmetyczna odnosi się do sektora, który produkuje i sprzedaje kosmetyki. Obejmuje to kosmetyki kolorowe, takie jak podkłady i tusze do rzęs, produkty do pielęgnacji skóry, takie jak kremy nawilżające i środki czyszczące, produkty do pielęgnacji włosów, takie jak szampony, odżywki i farby do włosów, oraz artykuły toaletowe, takie jak płyny do kąpieli i mydła. Produkcją dominuje kilka międzynarodowych korporacji, które powstały na początku XX wieku, podczas gdy dystrybucja i sprzedaż kosmetyków są rozproszone wśród wielu różnych firm. Największe firmy kosmetyczne to Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea i Chanel.
Wpływ data science na branżę kosmetyczną
Dlaczego więc branża kosmetyczna nie miałaby korzystać ze zmian i postępów wprowadzonych przez data science? Komu by się to śniło? Analitycy danych pracują nad tym, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować branżę kosmetyczną. Zapewnij konsumentom bardziej spersonalizowane doświadczenia, nawet na skalę salonu. Dane pozwalają producentom wiedzieć:
W związku z tym następuje znacząca zmiana w popycie konsumentów na bardziej spersonalizowane zakupy, zamiast zadowalać się produktami generycznymi.
Znaczenie data science w branży kosmetycznej
Data science pomogło branży kosmetycznej analizować trendy i opracowywać nowe kampanie. W przypadku luksusowych marek, takich jak L’Oréal, Coty i Procter and Gamble, z 9. co do wielkości łańcuchem dostaw na świecie w ponad 190 krajach, nie ma miejsca na błędy. Na szczęście rynkiem docelowym jest Pokolenie Z, segment społeczeństwa, który mocno wierzy w korzystanie z Internetu. Dlatego ich opinie, zainteresowania i zachowania są łatwe do uchwycenia.
Big data dla branży kosmetycznej
Jak we wszystkich obszarach, big data pomaga markom optymalizować każdy proces. Zebrane dane służą do poprawy ogólnego doświadczenia użytkownika, od projektu opakowania po rozwój produktu i marketing. Firmy wykorzystują Model Ops do analizy big data. Pomaga analizować wyniki laboratoryjne, eksperymenty, obrazy i surowe dane z korzyścią dla rozwoju produktu. Pomaga również w analizie szans, targetowaniu odbiorców i zarządzaniu sprawami.
Oto kilka przykładów, jak marki mogą wykorzystać big data na korzyść swoich produktów.
Algorytmy i uczenie maszynowe dla konsumentów
Algorytmy to świetna innowacja. Można je dostosowywać, analizować i ulepszać za pomocą danych. Ostatnio zastosowanie narzędzi analizy funkcjonalnej poprawiło wyniki. Badając kondycję włosów i skóry, marki kosmetyczne mogą analizować ich dokładny stan. Dzięki tym informacjom marki mogą tworzyć idealną pielęgnację skóry i włosów, makijaż i emolienty, które uzupełniają Twoją skórę i włosy. Oprogramowanie zapamiętuje Twoje postępy i wykorzystuje te informacje do opracowywania produktów, aby osiągnąć maksymalne rezultaty.
Wniosek
Branża kosmetyczna jest w trakcie rewolucji. Jednak firmy mają różne segmenty do analizy i naprawiania rozbieżności. Wykorzystując dane i trendy jako inteligencję, marki mogą jeszcze bardziej poszerzyć luki w swojej bazie klientów. Na przykład istnieją duże luki w pielęgnacji męskiej, odsetku dzieci i starzejącej się populacji. Ponadto rośnie zainteresowanie stosowaniem naturalnych składników i domowych produktów zamiast luksusowych marek. Czynniki te pomagają markom zrozumieć, w jaki sposób ich produkty są wytwarzane i sprzedawane. Pomaga starszym i niezależnym markom budować pozytywny wizerunek marki i konkurować na rynku.
Autor: Dipanshi Singh